Компьютерное зрение с нейросетью YOLO - просто о сложном
Как изучение YOLO до Японии доведёт? Эта история началась не в Японии, а за обычным рабочим столом — примерно год назад. Я исследовал, как можно улучшить точность распознавания объектов, когда они частично перекрыты другими объектами. Тема сложная, результаты появлялись медленно, но появлялись. И в какой-то момент я вспомнил про давно сохранённую ссылку, пылившуюся в закладках — международная конференция по компьютерному зрению ICCCV. Подумал: а почему бы и нет? Так я начал готовить статью на конференцию, которая в этом году проходила в научном городке Цукуба, у подножья одноимённой горы в Японии, 3–5 апреля. Подготовка статьи — это отдельное приключение. Само исследование было уже позади, а вот встроить текст в шаблон конференции — это может отнять целый день на одно только форматирование. У каждого журнала и конференции шаблон свой, со своими требованиями, и каждый раз разбираешься заново. На ICCCV было два формата участия: полнотекстовая статья с докладом и последующей индексацией в Scopus, и краткий абстракт с докладом без публикации. Я подал оба. Абстракт одобрили через неделю. А вот со статьёй получилось интереснее — из трёх рецензентов двое были «за», один «против». Обычно рецензирование двойное, но в моём случае редакция запросила дополнительное. Честно скажу: даже отрицательная рецензия — это полезно. Она подсказывает слабые места, которые ты сам мог не заметить. После доработок статью приняли, и оба доклада вошли в программу. Позже выяснилось, что я оказался единственным участником (не считая приглашённых профессоров), который выступил с двумя докладами. Дальше — подготовка презентаций. Этот этап по трудозатратам не уступает написанию самой статьи. Выбрать ключевые моменты для слайдов, подготовить визуализации, выстроить логику так, чтобы слушатель не терялся. Потом — написание речи. Переписывание речи. Повторное переписывание. Репетиции, работа над произношением с носителем языка и финальный прогон с научным руководителем. Только после этого — одобрение. Параллельно — оформление визы. Оказалось, что обычная туристическая не подходит: цель поездки — конференция, нужны другие документы, приглашение от принимающей стороны. Я пытался делегировать оформление поездки туркомпании, но в итоге пришлось всё делать самому. Как говорится: хочешь сделать хорошо — сделай сам. Но все перипетии с подготовкой забылись в первый же день конференции. Организация была безупречной — встреча, регистрация, техническое обеспечение, дружелюбная атмосфера. Единственный забавный момент: когда сессии разошлись по двум аудиториям, в одной из них перестал работать кликер для переключения слайдов. Я поделился своим — и это, пожалуй, был мой самый простой вклад в науку за всю конференцию. Само выступление — волнительно и оттого приятно. Вспоминаю слова нашего университетского преподавателя по психологии: «Если вы выходите на сцену и слегка волнуетесь — значит, у вас есть интерес к выступлению, и вы всё сделаете как надо. А вот если волнения нет — значит, интерес пропал, и выступление будет таким же». Волнение было. Интерес — тем более. После докладов — фуршет. Именно там происходит то, ради чего многие и ездят на конференции: лёгкое, неформальное общение, из которого рождаются новые контакты, идеи и иногда даже совместные проекты. И ещё один приятный «побочный эффект» конференции — сама Япония. В Цукубе есть огромный парк с озером, цветущей сакурой и 120-метровой статуей Будды. В озере плещутся карпы, которых можно кормить с руки и даже гладить. Сакура цветёт, Будда спокойно стоит и показывает руками, что всё будет хорошо. После трёх дней интенсивных докладов — именно то, что нужно. Участие в международной конференции — это не только строчка в резюме. Это возможность переключиться, вдохновиться, зарядиться на новые исследования, познакомиться с коллегами со всего мира и увидеть новую страну. Подготовка непростая, но результат стоит каждого потраченного часа. Всё, что помогло мне дойти до Японии, теперь доступно вам: stepik.org/...357
Python преподаватель / ментор по программированию
Записывайтесь на занятия по программированию на Python! Напишите мне сообщение в ВК, на почту или в Телеграм (контакты ниже) - составим график и договоримся на первое занятие. ===== Что будем делать ❓ ✅ На практике изучать Python от основ до углубленных навыков программирования. Оттачивать мастерство работы с условиями и циклами, типами данных, list comprehension, dict comprehension, функциями, декораторами, итераторами, генераторами и генераторными выражениями, классами, корутинами для асинхронного программирования...
Обучить yolo нейросеть компьютерного зрения - курс
Хотите использовать нейросеть YOLO для распознавания объектов, но не знаете с чего начать? Записывайтесь ко мне на живой-онлайн курс, где на практических примерах я проведу вас от установки, настройки и до обучения и тестирования нейросети YOLO. Напишите мне сообщение в ВК, на почту или в Телеграм (контакты ниже) - составим график и договоримся на первое занятие. ===== Чему я научусь на курсе ❓ Курс состоит из 5 живых-онлайн занятий, на которых вы научитесь делать следующее: ===== Из скольки занятий состоит курс ❓ Курс состоит из 5-ти живых-онлайн занятий, каждое из которых длится 1 час...
Чему я научусь на курсе компьютерного зрения YOLO?
Научитесь настраивать, обучать и тестировать нейросеть компьютерного зрения YOLO и выведите свой профессиональный потенциал на качественно новый уровень! Образовательный курс YOLO на практических примерах решает проблему участников, стремящихся применить алгоритм YOLO для детекции объектов, но не имеющих представления о начальных шагах - с чего начать? Эксклюзивные мастер-классы, только для участников курса YOLO, нацелены на методическую поддержку при прохождении образовательного курса. Данный курс...
Хронология развития версий алгоритма YOLO (You Only Look Once)
Нейронная сеть компьютерного зрения YOLO (You Only Look Once) — это одна из самых инновационных и популярных моделей для решения задачи распознавания объектов на изображениях и видео. Её развитие началось в 2015 году и прошло через несколько значительных этапов, которые сделали его более быстрой и точной. Давайте рассмотрим основные этапы развития YOLO. YOLO v1 (2015) Первая версия YOLO была представлена в 2015 году командой исследователей во главе с Джозефом Редмоном. Основная идея заключалась в...

